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基于大数据的UserBased推荐算法的研究
文献摘要：
在科技迅速发展的时代,人们不断地接触新事物和新技术来提高自己,因此,网购成为了最受大家追捧的生活方式之一.论文以电商平台的商品为研究对象,提出了基于用户推荐算法的研究与改进.论文主要研究的是UserBased协同过滤推荐算法,此算法的优点是可以实现跨领域、惊喜度较高;同时也存在着不足之处,比如,推荐结果的个性化比较弱、较为宽泛.通过对物品比用户多、物品时效性较强这种情景进行实验,多方面进行分析,实验结果表明,与传统算法进行比较,论文所研究的UserBased推荐算法,在个性化推荐以及推荐的准确度方面有了较好的改善.
文献关键词：
推荐算法;UserBased;冷启动;协同过滤
中图分类号：
作者姓名：
任悦;闫仁武
作者机构：
江苏科技大学计算机学院 镇江 212000
文献出处：
引用格式：
[1]任悦;闫仁武-.基于大数据的UserBased推荐算法的研究)[J].计算机与数字工程,2022(01):75-79
A类：
UserBased
B类：
新事物,网购,追捧,电商平台,用户推荐,协同过滤推荐算法,跨领域,惊喜,宽泛,品比,传统算法,个性化推荐,冷启动
AB值：
0.26209
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